• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.337-340
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• 2004

The exactly reproduced prosody of a TTS system is one of the key factors that affect the naturalness of synthesized speech. In general, rules about prosody had been gathered either from linguistic knowledge or by analyzing the prosodic information from natural speech. But these could not be perfect and some of them could be incorrect. So we proposed artificial neural network(ANN)s that can be trained to team the prosody of natural speech and generate it. In learning phase, let ANNs learn the pitch and energy contour of center phoneme by applying a string of phonemes in a sentence to ANNs and comparing the output pattern with target pattern and making adjustment in weighting values to get the least mean square error between them. In test phase, the estimation rates were computed. We saw that ANNs could generate the prosody of a sentence.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.77-82
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• 2002

운율은 음성의 초분절적인 면에 연관하는 음성의 한 성으로서 통상적으로 화자는 음성을 달하는 과정에서 청자의 이해를 돕기 위해 운율을 사용하게 된다. 본 논문은 이러한 운율을 이루는 성분 중의 하나인 운율구의 위치 예측에 대한 성능을 향상시키는 것에 그 목적을 둔다. 한국어 운율 정보에 대한 표기 방법 중의 하나인 K-ToBI를 기반으로 하여, 운율구의 경계와 그에 대한 레벨을 Break Indices 정보로서 나타내었고, 통계학 분야에서 제안된 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 시스템의 예측률 향상을 꾀하였다. 기존의 방법에서 사용된 트리 기반 모델을 이용하여 한국어 운율에 가장 많은 영향을 끼치는 언어 정보들을 추출하였고 이를 실험에 적용하였다. 기존의 트리 모델과 SVM 모델에 대한 예측률을 비교한 결과, 경계 유무 정보 예측과 4단계의 레벨을 가지는 경계 정보의 예측에서 모두 본 방법이 보다 높은 예측률을 보여 주어 본 연구에서 제시한 접근법이 운율구의 경계 정보를 예측하는 데에 있어 더욱 효과적인 접근법임을 실험적으로 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.51-56
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• 2006

일반적으로 운율 정보를 음성인식에 이용한 연구들에 있어서는 대부분 운율의 음향적 정보를 이용하는데 반하여, 본 연구에서는 운율어나 음절수와 같은 운율의 구조적 정보가 인식률 향상에 기여함을 보인다. 본 논문은 두 가지 운율 정보, 즉 운율어와 음절수를 이용하여 발음모델링을 할 경우에 음성인식기의 성능을 평가하는 것을 목표로 하는 것으로, 먼저, 운율어를 이용하여 위치 정보데이터의 가능한 모든 발음을 생성하고, 다시 음절 수를 기준으로 발음변이 수를 조절하는 방법을 제시한 다음, 제안한 방법에 의하여 생성한 발음사전을 이용하여 음성인식의 성능을 평가하였다. 실험결과 운율어를 이용하여 발음 사전을 제작한 모든 경우에 베이스라인과 비교하여 성능이 향상됨을 보였는데, 베이스라인의 WER 4.63% 에서 최대 8.4%의 WER 가 감소하였다. 위치 정보 데이터의 음절수에 따라서 발음 변이의 수를 조절한 결과도 전체적으로는 3 음절로 그 수를 제한한 경우, 6 음절이상 단어에서는 4음절로 제한한 경우에 가장 좋은 인식 성능을 얻을 수 있어서, 음절수에 따른 발음변이 수의 조절이 효과적임을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.1
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• pp.89-105
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• 2008

In this paper, we suggest a rule-based system for the prediction of natural prosodic phrase breaks from Korean texts. For the implementation of the rule-based system, (1) sentence constituents are sub-categorized according to their syntactic functions, (2) syntactic phrases are recognized using the dependency relations among sub-categorized constituents, (3) rules for predicting prosodic phrase breaks are created. In addition, (4) the length of syntactic phrases and sentences, the position of syntactic phrases in a sentence, sense information of contextual words have been considered as to determine the variable prosodic phrase breaks. Based on these rules and features, we obtained the accuracy over 90% in predicting the position of major break and no break which have high correlation with the syntactic structure of the sentence. As for the overall accuracy in predicting the whole prosodic phrase breaks, the suggested system shows Break_Correct of 87.18% and Juncture Correct of 89.27% which is higher than that of other models.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.11
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• pp.837-844
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• 2010

Prediction of the prosodic phrase boundary is one of the most important natural language processing tasks. We propose, for the natural prediction of the Korean prosodic phrase boundary, a statistical approach incorporating efficient learning features. These new features reflect the factors that affect generation of the prosodic phrase boundary better than existing learning features. Notably, moreover, such learning features, extracted according to the hand-crafted prosodic phrase boundary prediction rule, impart higher accuracy. We developed a statistical model for Korean prosodic phrase boundaries based on the proposed new features. The results were 86.63% accuracy for three levels (major break, minor break, no break) and 81.14% accuracy for six levels (major break with falling tone/rising tone, minor break with falling tone/rising tone/middle tone, no break).

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.77-80
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• 2004

원화자로부터 목표 화자의 음성으로 변환을 위해서는 음운 및 피치변환이 이루어져야 한다. 원 음성과 목표 음성 신호 사이에 따른 발성길이, 크기 및 피치 등의 운율 특성은 화자의 개인성 및 발성문장의 의도를 나타내는 주요 역할을 한다. 본 논문에서는 음성 변환을 수행하기 위하여 발성된 음성의 강세구(phrase)단위의 피치 검출을 통하여 템플릿을 추출하는 방법을 제안한다. 우선 한국어의 운율구에 대한 정보가 필요한 것인지, 한국어는 어떤 운율 구조를 갖는지에 대하여 알아본다. 마지막으로 어떻게 연속음성으로부터 한국어에 적당한 운율구 단위를 나눌 것인지, 즉 자동 세그멘테이션 및 레이블링에 대하여 분석한다. 또한 논문에서는 한국어 문장음성의 운율구를 강세구와 억양구로 나누고 육안으로 표시한 운율구 단위를 기준으로 이 운율구 단위에 적합한 특징을 추출하여 패턴을 작성한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.53-54
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• 2017

랩 음악은 장르 특성상 곡에서 가사의 중요성이 매우 크고, 가사 전달을 리듬 중심으로 하기 때문에 가사의 리듬, 운율이 부각된다. 랩 음악 가사의 내용과 운율에 대해 살펴보기 위해 지난 10년간 랩 음악 장르에서 전 세계적으로 가장 큰 인기를 얻고 있는 작사가 겸 가수Drake 와 Lil Wayne 의 곡 23곡을 선정하여 그 내용과 가사 운율을 살펴본다. 내용은 공통적으로 과시를 가장 많이 사용하였으며, 사랑, 유흥 등의 가사에서는 두 작사가의 차이를 보였다. 운율은 두 작사가 모두 규칙적 운율을 주로 사용하였으며, 그 안에 여러 가지 방법을 통해 불규칙성을 더했고, 그 방법을 사용하는 빈도가 다름으로서 운율 사용방식의 차이점을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.135-138
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• 1998

본 논문에서는 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART(Classification And Regression Trees) 방법을 이용하여, 운율구 추출, 운율구 사이의 휴지 기간, 음소 지속 시간을 모델링 하고자 한다. 총 400문장(약 33분)의 코퍼스를 수집한 후, 그 중 240문장(약 20분)을 이용하여 결정 트리와 회귀 트리를 학습시키고 160문장(약 13분)에 대해 실험하였다. 운율구 경계를 결정하는 결정 트리의 오류율은 14.6%이었고, 운율구 사이의 휴지 기간과 음소 지속 시간을 예측하는 회귀 트리들의 평균 제곱 오류근(RMSE)이 각각 132.61msec, 21.97msec이었다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1995.12a
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• pp.187-190
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• 1995

자연스러운 음성 합성을 위해서는 운율 및 장단음 처리가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음성학적 실험과 억양 규칙을 이용하여 한국어 문장으로부터 운율 제어 정보와 모음 길이 정보를 추출한 뒤 음성 합성에 적용함으로써 합성음의 자연성을 향상시키는 방법을 제안한다. 이러한 정보는 문장 분석 후 일련의 운율 규칙을 적용하여 반복된 실험을 통해 수치화함으로써 얻을 수 있었다. 실험결과, 운율 및 장단처리를 적용한 본 시스템에서는 자연성이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.